Most of the machine learning-based intrusion detection tools developed for Industrial Control Systems (ICS) are trained on network packet captures, and they rely on monitoring network layer traffic alone for intrusion detection. This approach produces weak intrusion detection systems, as ICS cyber-attacks have a real and significant impact on the process variables. A limited number of researchers consider integrating process measurements. However, in complex systems, process variable changes could result from different combinations of abnormal occurrences. This paper examines recent advances in intrusion detection algorithms, their limitations, challenges and the status of their application in critical infrastructures. We also introduce the discussion on the similarities and conflicts observed in the development of machine learning tools and techniques for fault diagnosis and cybersecurity in the protection of complex systems and the need to establish a clear difference between them. As a case study, we discuss special characteristics in nuclear power control systems and the factors that constraint the direct integration of security algorithms. Moreover, we discuss data reliability issues and present references and direct URL to recent open-source data repositories to aid researchers in developing data-driven ICS intrusion detection systems.
The purpose of this study is to prepare educational contents and criteria for selecting advertisement materials by exploring the necessity of value system education in Korean culture education. Furthermore, the study aims to suggest advertisements that contain meaningful materials through the criteria among the public and commercial advertisements as of 2017. Advertisements have advantages in three aspects as they focus on current culture, cultural implications and the ease of teaching and learning. These advantages indicate the usefulness of advertisements in value education. Also, the research of Hofstede (2010), Kang (2007), and Kim et al. (2011) provide discussion regarding educational contents. Subsequently, the criteria for selecting advertisements are further developed as the main purpose of this study. The criterion are to consider the objectives of culture education, to take into account the learning situation, to find relevance between the contents of the advertisement and the contents for the value system education, and consider expressive methods of advertisements and extensibility to the activities. Next, advertisements were selected for core educational items and the list of 22 is presented according to the value system, educational contents and the criterion of the advertisements discussed in the above.
This paper aims to propose teaching plans based on individual learner's experience and from a cross-cultural viewpoint by applying Currere as a method of Korean life-culture education. Current Korean culture education programs are not systematic, and are being executed without differentiation from language education. Thus, this study proposes Korean life-culture teaching plans based on the method of Currere. We suggested Currere teaching-learning stages and strategies for Korean language learners by adapting Pinar's and Jeong Seong-a's method of Currere. The Currere teaching-learning stages consisted of introduction, regression, progression, theme analysis, data analysis, group discussion, and integration. Although the method of Currere is implemented through autobiographic writing, this study added the strategies of 'personal experience telling' and 'schema utilization and background knowledge provision'. In order to enhance the applicability of Currere to Korean life-culture education, we suggested teaching plans for the theme of "How to dispose rubbish" as an example. We suggested detailed teaching plans that teachers can apply in the actual classroom. We expect that these teaching plans may be applied to actual classes so that Korean culture education may not be limited to the acquisition of knowledge, but be linked to their real life.
Purpose: The government around the world is still highlighting the effect of the new variant of Covid-19. The government continues to make efforts to restore the economy through several programs, one of them is National Economic Recovery. This program is expected to increase public and investor confidence in handling Covid-19. This study aims to capture public sentiment on the economic growth rate in Indonesia, especially during the third wave of the omicron variant of the covid-19 virus, that is at the time in the fourth quarter of 2021. Research design, data, and methodology: The approach used in this research is to collect crowdsourcing data from twitter, in the range of 1st to 10th October 2021. The analysis is done by building model using Deep Learning Neural Network method. Results: The result of the sentiment analysis is that most of the tweets have a neutral sentiment on the Economic Growth discussion. Several central figures who discussed were Minister of Coordinating for the Economy of Indonesia, Minister of State-Owned Enterprises. Conclusions: Data from social media can be used by the government to capture public responses, especially public sentiment regarding economic growth. This can be used by policy makers, for example entrepreneurs to anticipate economic movements under certain conditions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.39-46
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2022
The spread of Omicron, a mutated version of COVID-19 across several countries is leading to the discussion of lockdown once again for curbing the spread of the new virus. In this context, this research is showing the impact of lockdown for the successful control of the COVID-19 pandemic in Saudi Arabia. The outbreak of the COVID-19 pandemic around the globe has affected Saudi Arabia with around 2,37,803 confirmed cases within the initial 4 months of transmission. Saudi Arabia has announced a 21-day lockdown from March 23, 2020, to reduce the transmission of the COVID-19 pandemic. Machine Learning-based, Multinomial logistic regression was applied to understand the relationship between daily COVID-19 confirmed cases and lockdown in the 17 most-affected cities of KSA. We used secondary published data from the Ministry of Health, KSA daily dataset of COVID-19 confirmed case counts. These 17 cities were categorized into 4 classes based on lockdown dates. A total of three scenarios such as night lockdown, full lockdown, and no lockdown have been analyzed with the total number of confirmed cases with 4 classes. 15 out of 17 cities have shown a strong correlation with a confidence interval of 95%. These findings provide evidence that the COVID-19 pandemic may be partially suppressed with lockdown measures.
In the era of the 4th Industrial Revolution, Logistic 4.0 using data-based technologies such as IoT, Bigdata, and AI is a keystone to logistics intelligence. In particular, the AI technology such as prognostics and health management for the maintenance of logistics facilities is being in the spotlight. In order to ensure the reliability of the facilities, Time-Based Maintenance (TBM) can be performed in every certain period of time, but this causes excessive maintenance costs and has limitations in preventing sudden failures and accidents. On the other hand, the predictive maintenance using AI fault diagnosis model can do not only overcome the limitation of TBM by automatically detecting abnormalities in logistics facilities, but also offer more advantages by predicting future failures and allowing proactive measures to ensure stable and reliable system management. In order to train and predict with AI machine learning model, data needs to be collected, processed, and analyzed. In this study, we have develop a system that utilizes an AI detection model that can detect abnormalities of logistics rotational equipment and diagnose their fault types. In the discussion, we will explain the entire experimental processes : experimental design, data collection procedure, signal processing methods, feature analysis methods, and the model development.
Background: It was to describe collaborative educational efforts under Coronavirus disease 2019 period to advocate pharmacy-based immunization delivery and meet unmet needs of partnership institution using virtual learning platforms. Methods: A partnership was established among three pharmacy schools from two countries. The class content included the history of pharmacy immunization, pharmacists' roles and contribution to public health of the USA. The class also reviewed the value of pharmacists as frontline healthcare workers to foster student insights and the scope of pharmacy. The virtual class featured an interactive video simulation and small breakroom discussion besides a lecture. Results: Participants indicated that public accessibility to pharmacy and six-year education system in South Korea as advantages. However, legislative restrictions, pharmacist burden, and interprofessional disagreements were expressed as barriers to introduce the pharmacist immunization. Conclusion: A virtual learning platform was used to advocate for pharmacy-based immunization and fulfilled an unmet educational gap at a partnership institution.
The development of mobile devices and network technology is changing the ways in which people communicate with one another. Mobile text message has emerged as one of the most frequently used form of communication, which also gave rise to various non-verbal texts such as emoticons. Nonetheless, the use of text messages has largely been denied in education because text messages often involve colloquial and non-verbal texts considered inappropriate or grammatically incorrect by the teacher. In efforts to provide a theoretical framework to better understand mobile e-text communication, this research compared the practical usages of non-verbal texts in the mobile e-learning environment. The study developed three types of text messages according to the degree of using non-verbal texts and their phraseology as instructors' messages, which were then distributed to 259 students via mobile text messaging. The perceptions of students were analyzed using a semantic differential scale and a questionnaire. The results showed clear differences in students' perceptions of non-verbal text and traditional text, and that optimally designed non-verbal texts turned out to encourage the students' interaction the most out of the three types of text messages. Following the discussion of the results, an expanded theoretical framework beyond Ong's concepts of orality and literacy is also suggested to understand the evolution of mobile e-text communication in education.
As the discourse of scientific literacy has broadly summed up the goals of science education in the current decade, this study attempts to question how we contextualize appropriate interpretations and feasible approaches to scientific literacy in K-6 science education. With respect to the complex praxis of scientific knowledge and practice, this study emphasizes the participatory framework of scientific literacy which interweaves children's everyday experiences and science learning. This study also concerns children's abilities to understand and enact scientific enterprises (i.e., children's fundamental sense of scientific literacy). As a way of developing K-6 scientific literacy, this study investigates how using science books can broaden the scope of children's understandings of science in life connections and promote a fundamental sense of scientific literacy through talking, reading, and writing skills in Grade two science classrooms in Canada. Second graders were engaged in learning "sound" for five weeks. During science lessons, children's talks were recorded and their writings were collected for data interpretation. This research finds that using science books can encourage children to become engaged in communicative activities such as talking, reading, and writing in science; furthermore, using science books develops children's inquiry skills. These findings open a further discussion on scientific literacy at the K-6 levels.
대학생에게 독서란, 단순히 자신의 인격을 수양하고 즐거움을 위한 개념을 넘어 사회의 변화를 인식하고 적응해나갈 수 있는 힘을 길러 줄 수 있는 중요한 인성 교육이자 진로 교육의 방법 중 하나이다. 이에 대학에서는 독서관련의 교양수업을 개설하거나 필수 학점을 구성하는 등의 강제적인 지도에서부터 대학생에게 적합한 인문·교양도서를 선정하고 그 목록을 제공하는 등의 간접적인 지원활동에 이르기까지 다양한 방식으로 대학생의 독서활동을 지원하고 있다. 본 연구는 현재 대학에서 운영하고 있는 독서지원방법 중 권장도서목록과 이를 활용한 독서활용방법의 문제점을 분석하고 이에 대한 개선방안을 제안하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해 D대학의 권장도서목록과 독서토론프로그램의 현황을 파악하고 문제점을 알아보았다. 기존의 권장도서목록은 주제분야와 자료가 현시대상을 제대로 반영하지 못하고 있었으며, 제공되는 목록에 대한 정보도 서지사항정도에 지나지 않음을 알 수 있었다. 또한 권장도서목록을 활용방법에 대한 제안도 부재함을 알 수 있었다. 이에 본 연구에서는 주제분야의 다양한 구성과 참조정보를 보완한 권장도서목록을 제안하였고, 하브루타를 활용하여 독서토론방법을 구조화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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